一种流水线瑕疵检测系统及其方法与流程

文档序号:25999260发布日期:2021-07-23 21:15阅读:125来源:国知局
一种流水线瑕疵检测系统及其方法与流程

本发明涉及瑕疵检测领域,具体而言,涉及一种流水线瑕疵检测系统及其方法。



背景技术:

通过目标检测对印刷电路板进行瑕疵检测算是近年来深度学习在计算机视觉方面的一个比较成熟的落地项目。但目前采用该检测方式检测出来的瑕疵大都较大,或受制于照相机的分辨率和拍摄效果,对占分辨率较少的瑕疵检测效果不是太好。



技术实现要素:

本发明提供了一种流水线瑕疵检测系统及其方法。

本发明的一些实施例是这样实现的:

一种流水线瑕疵检测系统,包括:

普通检测模块:用于对流水线上的印刷电路板进行拍照;

强光检测模块:用于对普通检测后合格的印刷电路板进行强光照射下拍照;

分析模块:分别对普通检测模块和强光检测模块生成的照片进行瑕疵分析;

分拣模块:对判定为不合格的印刷电路板分拣出流水线;

复检模块:对判定不合格的印刷电路板进行重新检查。

本发明的一种实施例中:

所述分析模块采用目标检测算法对普通检测模块生成的照片进行分析;

本发明的一种实施例中:

所述目标检测算法为rcnn、yolov3中的一个。

本发明的一种实施例中:

所述强光检测模块为类黑体的密封舱。

本发明的一种实施例中:

所述强光检测模块得出的照片经过灰度直方图均衡化后进行目标检测。

本发明的一种实施例中:

所属分拣模块为机械爪、机械臂中的一种。

一种流水线瑕疵检测方法,其包括:

s01:将印刷电路板通过流水线送至普通检测模块进行检测;

s02:将普通检测不合格的印刷电路板通过分拣装置分拣走,其余的印刷电路板通过流水线送至强光检测模块进行检测;

s03:将强光检测不合格的印刷电路板通过分拣装置分拣走;

s04:将分拣出来的不合格的印刷电路板进行人工检查。

本发明的技术方案至少具备以下有益效果:

对于普通的瑕疵,直接通过目标检测方法对其进行筛选,效果非常好速度又快;对于细小而目标检测无法识别的瑕疵,通过强光照射得到反射面与无法反射面对比强烈的照片,通过灰度直方图均衡化后再进行目标检测,则可以找出更加细小不容易发现的瑕疵,两者相结合效果更好,速度更快,在流水线上分为两步则防止因为分拣过多导致流水线堵塞。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请一些实施例所示的一种流水线瑕疵检测系统。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。

因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

实施例

图1为本申请一些实施例所示的一种流水线瑕疵检测系统。

图中包括检测模块110(普通检测模块111、强光检测模块112)、网络120、分拣装置130以及服务端140。

检测模块110(普通检测模块111、强光检测模块112)包括摄像头,强光检测模块112为类黑体的密封舱。

网络120可以是有线网络、无线网络或移动网络等。

服务端130可以包含一个或多个子处理设备(如cpu和gpu)。

一种流水线瑕疵检测系统,包括:

普通检测模块:用于对流水线上的印刷电路板进行拍照;

强光检测模块:用于对普通检测后合格的印刷电路板进行强光照射下拍照;

分析模块:分别对普通检测模块和强光检测模块生成的照片进行瑕疵分析;

分拣模块:对判定为不合格的印刷电路板分拣出流水线;

复检模块:对判定不合格的印刷电路板进行重新检查。

所述分析模块采用目标检测算法对普通检测模块生成的照片进行分析;

所述目标检测算法为rcnn、yolov3中的一个。

所述强光检测模块为类黑体的密封舱。

所述强光检测模块得出的照片经过灰度直方图均衡化后进行目标检测。

所属分拣模块为机械爪、机械臂中的一种。

一种流水线瑕疵检测方法,其包括:

s01:将印刷电路板通过流水线送至普通检测模块进行检测;

s02:将普通检测不合格的印刷电路板通过分拣装置分拣走,其余的印刷电路板通过流水线送至强光检测模块进行检测;

s03:将强光检测不合格的印刷电路板通过分拣装置分拣走;

s04:将分拣出来的不合格的印刷电路板进行人工检查。

本申请至少具备以下有益效果:

对于普通的瑕疵,直接通过目标检测方法对其进行筛选,效果非常好速度又快;对于细小而目标检测无法识别的瑕疵,通过强光照射得到反射面与无法反射面对比强烈的照片,通过灰度直方图均衡化后再进行目标检测,则可以找出更加细小不容易发现的瑕疵,两者相结合效果更好,速度更快,在流水线上分为两步则防止因为分拣过多导致流水线堵塞。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

需要说明的是,不同实施例可能产生的有益效果不同,在不同的实施例里,可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合,也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外,本领域技术人员可以理解,本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述,包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合,或对他们的任何新的和有用的改进。相应地,本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外,本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品,该产品包括计算机可读程序编码。

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